darts中的时间序列预测：协变量的影响分析

在时间序列预测（Time Series Forecasting）领域，准确捕捉影响目标序列的外部因素至关重要。Darts作为一款用户友好的Python库，通过协变量（Covariates）机制为提升预测精度提供了强大支持。本文将系统分析协变量在Darts预测模型中的作用机制、使用方法及实际影响，帮助读者掌握这一关键技术。

协变量的核心类型与应用场景

Darts将协变量划分为三大类型，每种类型解决特定预测挑战：

过去协变量（Past Covariates）
指仅在历史数据中可观测的变量，如已发生的测量值或历史事件。典型应用包括：

• 产品销量预测中的历史促销活动记录
• 电力负荷预测中的过往温度数据
  官方文档明确指出，此类变量必须在模型训练和预测阶段同时提供。

未来协变量（Future Covariates）
具有前瞻性的已知变量，如预先安排的节假日或天气预报数据。例如：

• 零售预测中的周末标识（可提前确定）
• 农业产量预测中的季节性降雨计划
  模型要求预测时提供完整的未来协变量序列，其时间跨度需覆盖整个预测 horizon。

静态协变量（Static Covariates）
不随时间变化的常量属性，如产品类别或地区特征。在多序列预测场景中尤为重要：

• 连锁店销售预测中的店铺面积参数
• 设备故障预测中的设备型号信息
  与前两类不同，静态协变量需嵌入目标序列中，具体实现可参考静态协变量示例。

协变量处理的技术细节

数据准备关键步骤

Darts要求所有协变量必须转换为TimeSeries对象，并通过stack()或concatenate()方法合并多变量数据：

# 合并多个过去协变量
past_covariates = past_covariates.stack(other_past_covariates)

# 或使用concatenate函数
from darts import concatenate
past_covariates = concatenate([cov1, cov2, cov3], axis=1)

对于全局预测模型（GFMs），需为每个目标序列提供对应的协变量集合：

# 多序列训练示例
model.fit(target=[series1, series2],
          past_covariates=[cov1, cov2],
          future_covariates=[f_cov1, f_cov2])

模型支持矩阵

不同预测模型对协变量的支持能力差异显著，模型协变量支持表显示：

模型类型	过去协变量	未来协变量	静态协变量
ARIMA	❌	✅	❌
TCNModel	✅	❌	❌
TFTModel	✅	✅	✅
LightGBMModel	✅	✅	✅

Temporal Fusion Transformer（TFT）作为最全面的模型，其内部实现了复杂的变量选择网络（Variable Selection Network），源码此处展示了该网络如何动态调整不同协变量的权重：

self.static_covariates_vsn = _VariableSelectionNetwork(
    input_sizes=static_input_sizes,
    hidden_size=self.hidden_size,
    input_embedding_flags={name: True for name in categorical_vars},
    dropout=self.dropout,
    prescalers=self.prescalers_linear
)

协变量影响的实证分析

模型性能对比实验

在多序列与协变量示例中，使用 electricity 数据集的对比实验表明：

模型配置	MAE	提升幅度
无协变量	45.2	-
仅用过去协变量	38.7	+14.4%
融合三类协变量	32.1	+29.0%

协变量的引入显著改善了预测效果，尤其在包含季节性模式的场景中表现突出。

变量重要性可视化

TFT模型提供了内置的协变量重要性分析工具，通过attention机制权重可直观展示各变量贡献：

# 提取TFT模型注意力权重
model = TFTModel(...)
model.fit(...)
attention_weights = model.model._attn_out_weights

# 可视化变量重要性
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.heatmap(attention_weights.mean(0), cmap='YlOrRd')
plt.title('协变量注意力权重热力图')

工程实践最佳实践

协变量质量检查清单

使用协变量前应完成以下验证：

1. 时间对齐：确保协变量与目标序列时间索引完全匹配
2. 缺失值处理：通过MissingValuesFiller组件预处理
3. 数据范围：数值型协变量建议标准化处理
4. 预测覆盖：未来协变量长度需满足预测 horizon 要求

常见问题解决方案

协变量数据不足：当未来协变量部分缺失时，可先用Darts模型预测缺失值：

# 预测缺失的未来协变量
cov_model = ARIMA()
cov_forecast = cov_model.predict(n=required_length, series=past_cov_data)

特征选择困境：可借助TFT模型的变量选择网络输出进行降维：

# 获取变量重要性分数
var_importance = model.model._static_covariate_var

总结与展望

协变量机制为Darts预测模型注入了强大的上下文理解能力，通过合理配置三类协变量，平均可提升预测精度15%-30%。随着Darts 0.25版本对多变量处理能力的增强，协变量的应用场景将进一步扩展。建议读者结合官方协变量指南和实例代码库，构建更具解释性和鲁棒性的预测系统。

掌握协变量技术不仅能提升预测准确性，更能帮助数据科学家深入理解时间序列背后的驱动因素，为业务决策提供更有价值的洞察。在实际项目中，建议优先尝试TFT等支持全类型协变量的模型，并通过消融实验验证各协变量的实际贡献。

扩展资源：

• 协变量高级应用
• 模型调优指南
• 异常检测中的协变量使用